1. El documento describe diferentes tipos de diseños experimentales conductuales y tradicionales. 2. Los diseños conductuales incluyen diseños univariables bicondicionales y multicondicionales que exploran una variable independiente, así como diseños multivariables que manipulan múltiples variables. 3. Los diseños tradicionales se enfocan en grupos aleatorios como diseños de dos grupos y factoriales.

1. Diseños experimentables conductuales y
tradicionales

2. CLASIFICACIÓN
POR TIPO DE
METODOLOGÍA
DISEÑOS
CONDUCTUALES
Diseños
Univariables
Bicondicionales.
Clase conductual
Diseños
Univariables
Multicondicionales.
Clase conductual
Diseños
Multivariables clase
conductual
Otros diseños:
Clase conductual
DISEÑOS
TRADICIONALES
Diseños de dos
grupos aleatorios.
Clase tradicional
Otros diseños:
Diseños de medidas
repetidas dentro del
mismo sujeto

3. Diseños
Univariables
Bicondicionales.
Clase conductual
Diseños
Univariables
Multicondicionales.
Clase conductual
Diseños
Multivariables clase
conductual
Otros diseños: Clase
conductual
DISEÑOS
CONDUCTUALES
Diseños conductuales:
Son aquellos en los que se
realizan diferentes series de
observaciones sobre la misma
unidad experimental teniendo
siempre la posibilidad de
“regresar” a una etapa
experimental anterior, por lo
tanto, la primera categoría de
esta clasificación se halla
constituida por los diseños
conductuales

4. a. Diseño A –B
• Se considera diseño AB aquel que tenga
claramente 2 etapas experimentales.
• Que la etapa B suceda temporalmente a
la etapa A
• Que proporcione una línea base
• Que el mismo organismo o grupo pase
por las dos etapas
• Durante la fase A se realizan
observaciones del comportamiento
• Fase B se introduce variable
b. Diseño Balanceado Simple
• Es Univariable y bicondicional
• Cada unidad experimental solamente es
sometida a dos condiciones
experimentales
• Una medida tendiente a controlar
consiste en someter a algunos
organismos al orden A-B y a otros al
orden B-A
• Si el orden no es fundamental los datos
equivalentes deben ser iguales en
cualquiera de las fases A-B o B-A
1. Diseños Univariables Bicondicionales. Clase conductual
Son aquellos en que se maneja una VI y que tienen dos
condiciones experimentales

5. a. Diseño
reversible A-B-A
b. Diseño
Reversible A-B-
A- B
c. Diseño
reversible AB
Múltiple de
(ABAB)
d. Diseños
balanceados
conductuales
e. Diseño de
línea base
Múltiple
2. Diseños Univariables Multicondicionales. Clase conductual
Presentan más de dos condiciones experimentales, en estos diseños solamente se explora una variable independiente.

6. a.DiseñoreversibleA-B-A  Establecer una línea base, incluir una variable (independiente) y retornar de nuevo a la línea
base, de tal manera que el mismo organismo sirva como su propio control.
 El principal objetivo de hacer la reversión de condiciones es apreciar si efectivamente el
cambio observado en la VD con la inclusión de VI se debe a ésta última.
 Un segundo objetivo sería evaluar los efectos residuales retardados que ejerce la VI sobre la
VD
 La ventaja principal del diseño A-B-A reside en que ofrece gran posibilidad de identificar los
variables extraños de confusión que producen los cambios observados durante la fase B
 Con la adición de la fase A disminuyen las probabilidades de que los cambios se deban a las
alteraciones coincidentes y fortuitas de las variables extrañas.

7. b. Diseño Reversible A-B-A- B
 Se trata del mismo diseño ABA, con reinicio del tratamiento después de la
inversión.
 El diseño ABAB es conveniente en el sentido que incluye una inversión, pero sin
terminar con esta.
 La estrategia ABAB denominada “Diseño de nuestros temporales equivalentes”
elimina algunos defectos del ABA:
- Termina en una condición de tratamiento B (Lo cual es deseable en situaciones aplicadas pues al
finalizar el experimento el sujeto continuará recibiendo beneficios del tratamiento)
- Proporciona tres oportunidades (Es decir las transiciones AB, BA y AB) para observar cualquier
conclusión que se haga sobre las relaciones de las demás variables).

8. c. Diseño reversible AB Múltiple de (ABAB)
 Es otra extensión del diseño básico A-B
 Su ventaja principal reside en la posibilidad de efectuar demostraciones repartidas
de los efectos de la variable de tratamiento
 Con la repetición se incrementará la validez interna al reducir las probabilidades
de cambios coincidentes de la conducta durante una fase de tratamiento
individual.
 No se suele encontrar en la literatura trabajos que reporten el uso de este diseño.
 El principal propósito al usar este diseño es demostrar, a discreción del
investigador, que se ha logrado alcanzar un alto grado de control sobre la conducta
de determinado organismo.

9. d. Diseños balanceados conductuales
 Cuando se tienen múltiples condiciones el diseño balanceado puede tener
la forma siguiente:
A-B-A o A – B – A - B
B-A-B B – A – B – A
 Donde la primera hilera (ABA o ABAB) SE LE CONSIDERA COMO UNA
REPLICA INTRASUJETO O ITRAGRUPO.
 A la segunda hilera (ABAB o BABA) se le considera otra replica intra-sujeto o
intra-grupo.

10. e.DiseñodelíneabaseMúltiple  La mayor eficacia del diseño de línea base múltiple radica en que se
pueden estudiar varias respuestas, simultáneamente.
 Existen tres tipos de diseño de línea base múltiple:
- Respuesta (habla de estabilidad respuestas que sirven como
nivel de comparación)
- A través del individuo (consiste en obtener líneas bases de
conducta de diferentes individuos y en aplicar la misma VI)
- A través de situaciones (se registra la misma línea base del sujeto
en diferentes situaciones)

11. a. Diseños reversibles multivariables
3. Diseños
Multivariables
clase
conductual
El término multivariable se refiere a
que en esta clase de diseños es
posible la manipulación de un número
igual o mayor a dos VI, los diseños
multivariables son multicondicionales.
Una de las características es el de
permitir el análisis de los efectos
combinados de dos o más VI sobre la
(s) VD Permiten asimismo, separar
estos efectos conjuntos de los efectos
de cada VI por separado.
 Presentan por lo menos una reversión (hay por lo menos
una recuperación de la línea base original, al usarlos se
manipula más de una VI)
 Un diseño pudiera ser ABAC ó ABCA no hay restricción en
cuanto al número de condiciones.
La característica principal es la eventual recuperación de la
línea base

12. 4. Otros diseños: Clase conductual
a. Diseño reversible con una
variable control
- Legítimamente se debería considerar a
este diseño como un caso específico del
diseño de línea base múltiple:
* Evaluación de los efectos residuales
* Permite la estimación cruzada de los
efectos de la VI *Es una alternativa
más económica que la ejecución de línea
base múltiple con más de dos líneas base.
- El diseño parte del fundamento de
registrar dos líneas base, una de las cuales
será alterada experimentalmente y la otra
servirá como control o testigo.
b. Diseño criterio cambiante
* Implica establecer una línea base durante
cierto periodo de tiempo y luego introducir
un reforzamiento que depende del nivel de
ejecución de cierta conducta
* Una vez que la ejecución alcanzó el
criterio especificado, este criterio se eleva a
un nuevo nivel más difícil de alcanzar.
* El efecto del reforzamiento queda
demostrado que la conducta continúa
ajustándose al criterio y está basado en el
proceso de moldeamiento.

13. T
R
A
D
I
C
I
O
N
A
L
E
Son Todos aquéllos diseños de grupo desarrollados en la tradición Fisheriana Estadística
Diseños de dos grupos aleatorios.
Clase tradicional
Otros diseños: Diseños de
Medidas repetidas dentro del
mismo sujeto: El mismo sujeto o
grupo de sujetos se miden u
observan repetidamente a raves
de diferentes fases de un diseño
experimental

14. Diseños de dos grupos aleatorios. Clase tradicional
a. Diseño de dos grupos aleatorios:
- Implica un arreglo con dos
condiciones: una condición de grupo control y
una condición o grupo experimental CE
representación.
- Es posible que haya dos condiciones
sin incluir grupo control. E1 E2 representación
- Se ha denominado Bivalente por
incluir dos valores de la VI
- Se utiliza el procedimiento de
aleatorización para asignar a las unidades
experimentales
- Generalmente sólo se mide una vez
cada sujeto por cada VD
- La información que se puede tener es
escasa y es el que más exigencias tiene en
términos de número de sujetos
- La característica congruente de todos
los diseños con dos grupos aleatorios radica en
que el experimentador asigna al azar sus
sujetos al grupo control y experimental.
b. Diseño apareamiento directo:
- La idea central es obtener
muestras de sujetos que, en
relación con alguna característica
conductual, presentan una media
y una desviación típica lo más
idénticas posibles.
- Aseguramos homogeneidad
entre los dos grupos
- La nivelación de los grupos
puede hacerse de cuatro
maneras:
c. Diseño de más de dos grupos aleatorio:
- Es una extensión de grupos
aleatorios
- Se pueden hacer mayor número
de observaciones
- Se puede estudiar un mayor
rango de la VI
- Se especifica mejor la relación
funcional entre la VI y la VD
- Se puede estudiar con mayor
detalle los valores intermedios de la VI y
se pueden obtener datos más precisos
- El modelo del diseño es igual al
que cumple cuando solo existen dos
condiciones experimentales
- El interés se concreta de nuevo
en las diferencias de los grupos de sujetos
que reciben los distintos niveles de la VI

15. d. Diseños contrabalanceados:
• Se dividen en dos clases: completos e incompletos
• Los contrabalanceados son los cuales cada grupo de
sujetos (a veces cada sujeto individual) es sometido
a todas las condiciones o valores de la VI con las
siguientes restricciones:
- Cada unidad experimental sólo es sometida una
vez a cada condición
- Diferentes grupos (o sujetos) pasan por dichas
condiciones en diferentes órdenes
- Los grupos o sujetos deben asignarse al azar a las
diferentes secuencias.
Diseño incompleto es que no se presentan todas las
combinaciones posibles de las condiciones, como sucede
en el diseño completo.
Objetivo. Evaluar los efectos residuales que produce un
tratamiento en el siguiente y evaluar los efectos del
orden que se presentan
e. Diseño Factorial:
- Estructura de la investigación en la
que dos o más variables
independientes se yuxtaponen a fin de
estudiar sus efectos autónomos e
interactivos en la variable dependiente
- Estos diseños son variantes o
extensiones del diseño básico con
grupos experimental y grupo control en
los cuales los sujetos son asignados
aleatoriamente a uno u otros grupos.
- El diseño factorial sirve para
investigar simultáneamente más de
una variable independiente y las
interacciones entre ellos.
Diseños de dos grupos aleatorios. Clase
tradicional

16. a. Diseños entre –
Dentro.
Incluye características de los diseños
de dos o más grupos aleatorios y de los
diseños de medidas repetidas.
Por un lado permite la comprobación
de diversos niveles de una VI (parte
entre del diseño).
Y por otro lado permite la evaluación
de los cambios ocurridos en la
conducta de un mismo sujeto ( parte
dentro del diseño).
El número de VI que participan en el diseño
determina su nombre ejemplo: un diseño “1
2ntre” dentro contiene una variable de
comparación entre varios grupos y una
variable en la cual se mide repetidamente al
mismo sujeto.
b. Diseños jerárquicos
(grupos dentro de
tratamiento)
Este diseño permite que parte
del tratamiento se “anide” a otro
tratamiento. Esto significa que un
diseño jerárquico podría
utilizarse para la manipulación de
dos o más VI.
Tiene dos usos principales:
-Cuando es impracticable administra
diferentes tratamientos a distintos
sujetos del mismo grupo y cada
tratamiento se aplica a una serie
independiente de grupos.
-Cuando cada grupo recibe todos los
tratamientos de acuerdo a una
replicación aleatoria.
c. Diseños
incompletos
Cuando el investigador está
interesado solo en parte de la
información que un diseño puede
producir, pero no en toda.
c1. Diseños factoriales
incompletos.
-También conocidos como
diseños fraccionales ya que
incluye una fracción de las
condiciones posibles, es
importante resaltar cuatro
condiciones
Otros diseños: Diseños de Medidas repetidas dentro del mismo sujeto.

17. c2. Cuadros Latinos.
 Un cuadro latino es un diseño incompleto que presenta las siguientes características:
- Cada unidad experimental recibe todos los tratamientos experimentales (o combinaciones de los valores)
- El número de unidades experimentales (frecuentemente un solo sujeto) es igual al número de VI (S)
- Cada tratamiento (o combinaciones) le es dado al sujeto sólo una vez (cada tratamiento aparece
solamente una vez en cada fila del diseño)
- Cada tratamiento (o combinación) se da únicamente una vez cada ocasión (cada tratamiento aparece
solamente una vez por cada columna del diseño)
 El cuadrado latino es un tipo de diseño atractivo ya que reduce el esfuerzo que habría que hacer para obtener
la información de un diseño completo. Diseño de bloques aleatorios
d. Diseño de bloques aleatorios.
 Es una extensión lógica del diseño con dos grupos aleatorios
 Su propósito es hacer que los grupos sean más homogéneos antes de administrarle el tratamiento, los
sujetos dentro de cada cloque son asignados al azar al grupo control y al de tratamiento
 Cada bloque es entendido como la creación de conjuntos homogéneos de unidades experimentales
(sujetos) que serán sometidos a las diversas condiciones experimentales y para construir estos bloques es
necesario disponer de dos formas para su creación:
- Cada sujeto es sometido a la totalidad de las condiciones experimentales en orden aleatorio
determinado por el mismo
- El investigador puede agrupar sujetos similares en la variable dependiente y administrarles las
condiciones experimentales dentro de cada conjunto apareado.

18. Bibliografía:
Campbell, D. y Stanley, J. Diseños experimentales y Causa-experimentales en la investigación social.
Castro. L. Diseño experimental sin estadística.
Hernández Roberto, Fernández Carlos Pilar Lucia. Metodología de la investigación.
León, G.O. y Montero, I. Diseños de investigación. Introducción a la lógica de la investigación en psicología y
educación.
Plutchink, R. Fundamentos de Investigación Experimental.

19. Tradicionales
•Diseño de medidas repetidas dentro del mismo
sujeto
•Diseños entre-dentro
•Diseños jerárquicos
•Diseños incompletos
•Diseños factoriales incompletos
•Cuadros latinos
•Diseños de bloques aleatorios